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      <title>并发集合的实现与优化 - 学习卡片</title>
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        <h1>并发集合的实现与优化 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">Java 并发集合的设计目标是什么？它如何在线程安全和性能之间取得平衡？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Java 并发集合的设计目标是在多线程环境下提供线程安全性，同时又不失性能。它通过采用细粒度锁、分段锁以及无锁（lock-free）技术来优化性能，从而在线程安全与性能之间取得平衡，这与传统同步集合类在整个集合上加锁的方式不同。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1. 并发集合的设计原则 -> 线程安全与性能的平衡</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">ConcurrentHashMap 是如何通过“分段锁”技术来提升并发性能的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">ConcurrentHashMap 通过将内部数据划分成多个段（Segment）来实现锁分离。每个段（Segment）都拥有一个独立的锁（ReentrantLock），这允许多个线程同时对不同的段进行操作而不会相互影响，避免了全局锁的竞争，从而大大提升了并发性能。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. ConcurrentHashMap 的实现 -> 分段锁与分段映射</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">CopyOnWriteArrayList 的核心工作原理是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">CopyOnWriteArrayList 的核心工作原理是“写时复制”（Copy-On-Write）。当需要对集合进行修改（如添加元素）时，它会复制一份当前数组的副本，在新的副本上进行修改，然后将内部引用指向这个新数组。这样可以确保读操作在任何时候都不会被阻塞，也无需加锁。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. CopyOnWriteArrayList 的实现 -> 写时复制技术</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">使用 CopyOnWriteArrayList 的主要缺点是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">它的主要缺点是内存消耗较高。因为每一次修改操作（如add）都需要复制整个底层数组，这在写操作频繁的场景下会产生较大的内存开销和性能损耗。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. CopyOnWriteArrayList 的实现 -> 写时复制与内存消耗</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">BlockingQueue 是如何处理队列满或队列空的情况的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">BlockingQueue 通过锁和条件变量实现阻塞操作。当队列已满时，尝试执行 put 操作的线程会调用 notFull.await() 方法进入阻塞等待状态；当队列为空时，尝试执行 take 操作的线程会被阻塞。直到条件满足（例如队列有了空间或新元素），相应线程才会被唤醒。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4. BlockingQueue 的实现 -> 阻塞队列设计</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">文档中提到了并发集合中哪些主要的锁优化技术？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">文档中提到了两种主要的锁优化技术：1. 锁分离与分段锁，通过将数据分段并为每段设置独立的锁来减少竞争，如 ConcurrentHashMap；2. 无锁技术与CAS操作，通过写时复制和原子操作来避免锁竞争，如 CopyOnWriteArrayList。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 5. 并发集合的锁优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">流程</div>
          <div class="card-question">请简述 ConcurrentHashMap 在执行插入（put）操作时的主要步骤。</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">流程</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">ConcurrentHashMap 的插入操作主要分为三个步骤：1. 定位段：通过计算 key 的 hash 值来定位到具体的段（Segment）；2. 锁定段：获取该段的 ReentrantLock 并加锁，确保线程安全；3. 插入操作：在锁定的段内部完成键值对的插入，然后释放锁。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. ConcurrentHashMap 的实现 -> 插入操作流程</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在 BlockingQueue 的实现中，ReentrantLock 和 Condition 扮演了什么角色？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">在 BlockingQueue 中，ReentrantLock 用于保证操作的原子性和线程安全。而 Condition 条件变量（如 notEmpty 和 notFull）与锁配合，用于实现高效的线程间同步，它能让线程在不满足条件时进入等待状态，避免不必要的CPU消耗（忙等待），并在条件满足时被精确唤醒。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4. BlockingQueue 的实现 -> 锁与条件变量</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在高并发场景下，可以如何对 ConcurrentHashMap 进行性能调优？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">在高并发场景下，可以通过调整 Segment 的数量（即并发级别）来对 ConcurrentHashMap 进行性能调优。通过根据不同的并发需求设置合适的 Segment 数量，可以有效地减少锁竞争，从而在多核处理器上实现更好的性能。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 6. 并发集合中的性能调优 -> 高并发场景下的优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

      </div>
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